2.9.被雲率評価 被雲率データは、SWIR視差誤差補正と望遠鏡間レジストレーションの画像合わせに用いる画像を選択するために用いられる。 雲のない画像が画像合わせ処理には不可欠である。可視と短波長領域では、雪と氷を除けば、 雲は最高の反射率を持っていることと低温度のため熱赤外領域では低い放射輝度であることに基づいてアルゴリズムが作られている。 雲と地表の雪/氷を区別することは非常に重要である。この区別には雪/氷はバンド2では明るく、バンド4では暗いという事実を利用している。 被雲率評価にはEOSATのアルゴリズムが採用されている。Figure 2-11 (a)にアルゴルズムフローを示す。 バンド2、4、11が、それぞれ、可視、短波長赤外、熱赤外バンドを代表して用いられる。 二つの閾値T2 と T2*、T4と T4*、一つの閾値T11が、それぞれ、 バンド2、4、11に対して雲と雲なしターゲットの境界として導入されている。 このアルゴリズムに従ってFigure 2-11(b)に示したハッチ領域が雲と判断される。 被雲率解析はSWIRのブロックの大きさ（20 x 20 SWIR画素）毎に行われる。閾値は緯度、季節に依存する。 Figure 2-11雲評価アルゴリズム